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預測細菌抗藥性的軟體工具《PARGT》

來源 : 亞洲健康互聯海外中心
update : 2020/07/07

華盛頓州立大學的研究人員開發了一種易於使用的軟體應用程式,可以識別細菌中的抗藥基因。該項研究成果,於73日發表在科學報告》雜誌。

該程式可以使識別環境中存在的致命抗藥性細菌更加容易。在美國,此類微生物每年造成超過280萬例難以治療的肺炎、血液和其他感染,並導致35,000例死亡。

當細菌或其他微生物進化或獲得編碼抗藥性機制的基因時,就會產生抗生素抗藥性(AMR)基因,導致葡萄球菌或鏈球菌感染,或結核病和肺炎等疾病的細菌已經產生了抗藥菌株,使它們變得越來越棘手,有時甚至無法治療。該問題在未來數十年的感染、死亡和健康成本,預計將進一步惡化。

面對此一問題,誠如該論文的主要作者阿布·賽義德·喬杜里說的:「我們需要開發工具,以輕鬆有效地預測日益威脅全球健康和生計的抗生素抗藥性。」

隨著大規模基因定序變得越來越容易,研究人員正在環境中尋找抗生素抗藥性(AMR)基因。研究人員想了解微生物在土壤和水中的生活,以及它們如何傳播和影響人類健康。儘管能夠鑑定出與已知的AMR抗性基因相似的基因,但從蛋白質序列的角度來看,它們很可能缺少抗性基因。

華盛頓州立大學的研究小組開發了一種機器學習演算法,該演算法使用AMR蛋白的特徵,而不是基因序列的相似性來識別AMR基因。研究人員使用博弈論,來模擬博弈玩家之間的戰略互動,進而幫助識別AMR基因。研究人員使用他們的機器學習演算法和博弈論方法,研究了遺傳物質幾個特徵之間的相互作用,包括結構、蛋白質序列的物理化學和組成特性,而不是簡單的序列相似性。

喬杜里說:「與簡單的序列匹配演算法相比,我們的軟體可以更深入地分析宏基因組學數據。 這可能是鑑定新的抗藥性基因的重要工具,這些基因最終將在臨床上變得很重要。」

作者之一的希拉·布洛夏說:「該程式的優點是實際上可以在新定序的基因組中檢測到AMR。這是鑑定AMR基因及其流行率的一種方法,否則可能無法發現。」

研究團隊考慮了在梭菌、腸球菌、葡萄球菌、鏈球菌和李斯特菌中發現的抗性基因。這些細菌是許多主要感染和傳染病的原因,包括葡萄球菌感染、食物中毒、肺炎和艱難梭菌引起的結腸炎。他們能夠以高達90%的準確度,對抗性基因進行準確分類。

他們開發了一個軟體包 讓其他研究人員可以輕鬆下載,以便在大量基因資料中尋找AMR。該軟體也可以隨著時間的推移進行改進。在對當前可用數據進行訓練的同時,研究人員將能夠隨著更多數據和序列的出現,而對演算法進行重新訓練。